LangChain vs LangGraph：为什么一个像得来速，另一个像自助餐

Source: Dev.to

Source: …

LangChain 是你最喜欢的得来速

想象一下：你饿了，开车来到 得来速，点了一个汉堡和薯条，拿到食物后就上路。整个过程只用了三分钟。这就是 LangChain。

• 快速、直接，能完成任务。
• 你告诉它你想要什么，它处理请求，给你答案，就这么简单。

实际操作看起来是这样的：

• 提出一个问题 → 获得答案
• 输入一份文档 → 获得摘要
• 提供一些文本 → 获得翻译
• 查询你的数据库 → 获得相关信息

当 LangChain 成为你的首选时

• 任务很直接。
• 解决思路显而易见。
• 一轮处理就足够。
• 速度和简洁性很重要。

真实案例： 构建一个客服机器人来回答常见问题。有人问 “你们的退货政策是什么？”时，你检索相关文档并给出答案。简洁、直接、完成。

LangGraph 就像去自助餐

现在想象你在自助餐厅。你走进去，先观察有什么可供选择，先拿一些前菜，尝几样，发现自己想要更多的意面，于是再去取第二份，尝甜点，或许再回去拿沙拉……你会根据已经尝过的味道和当前的饥饿程度随时做决定。这就是 LangGraph。

• 重点不在于快速完成，而在于 探索、决策、在需要时 回头，以及知道何时真正结束。

使用 LangGraph，你的 AI 可以：

• 迈出一步，评估结果，然后决定下一步做什么。
• 若第一次尝试信息不足，可回头收集更多信息。
• 根据学到的内容选择不同的工具或方法。
• 当有新信息出现时，修正之前的决定。
• 持续进行，直到问题真正得到解决。

适合使用 LangGraph 的情形

• 问题复杂或开放式。
• 事先并不知道所有需求。
• AI 需要思考、检查自己的工作并迭代。
• 你希望对每个决策点拥有控制权。
• 人工监督或批准很重要。

真实案例： 构建一个研究助理。有人问“我们是否应该投资这家公司？”AI 必须搜索财务数据，进行分析，意识到还需要行业背景信息，再去获取，比较竞争对手，找出差距，最后综合给出建议。这需要探索和迭代，而不是一次性回答。

用通俗的英语说明真实差异

• LangChain: 你下单，收到，完成。
• LangGraph: 你探索，品尝，决定还需要什么，返回，重新评估，满意后结束。

一个是直线，另一个是有决策点的旅程。

为什么这个类比实际上有效

• LangChain 关注执行。你已经决定要做什么，只需要把它完成。
• LangGraph 关注决策。你还不确定最佳路径，需要灵活地在进行中找出答案。

它们的区别在于：

• 按照食谱操作（LangChain） vs. 作为厨师品尝并调整（LangGraph）
• 乘坐直达航班（LangChain） vs. 有停靠点的自驾旅行（LangGraph）
• 运行脚本（LangChain） vs. 调试和迭代（LangGraph）

这里有件没人告诉你的事

LangGraph 在技术上可以做到 LangChain 的所有功能；它是作为原始框架的演进而构建的。但这并不意味着你应该总是使用它。当你只想要一个汉堡时去自助餐厅是大材小用。额外的选项、灵活性和决策过程会在你已经明确需求时增加不必要的复杂性。

有时得来速最合适。有时你需要自助餐。

那么你需要哪一个？

问问自己：

• 你的任务感觉像是 “做 X，给我 Y” 吗？→ 选 LangChain。
• 还是感觉像是 “弄清我们需要什么，探索选项，验证你的想法，如有必要进行调整，并持续进行直到得到一个可靠的答案”？→ 那就是 LangGraph 的领域。

要点

• 保持简单。 如果 LangChain 能满足你的使用场景，就使用它。不要因为 LangGraph 有更多功能而把事情弄得过于复杂。
• 当你到达希望 AI 能“决定获取更多数据”或“循环直到正确”为止的阶段时，就说明是时候使用 LangGraph 了。

感谢
Sreeni Ramadorai